{"id":1144,"date":"2023-06-21T15:46:30","date_gmt":"2023-06-21T15:46:30","guid":{"rendered":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/?p=1144"},"modified":"2023-06-21T15:47:50","modified_gmt":"2023-06-21T15:47:50","slug":"existe-el-cientifico-de-datos-unicornio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/existe-el-cientifico-de-datos-unicornio\/","title":{"rendered":"\u00bfExiste el cient\u00edfico de datos unicornio?"},"content":{"rendered":"\n

A la pregunta sobre si existe el cient\u00edfico de datos unicornio, la respuesta es clara: \u201cNo\u201d. Al menos, por ahora. Quiz\u00e1s en el futuro pr\u00f3ximo, el uso de herramientas como ChatGPT en la ciencia de datos<\/a> los consiga, como lo comentamos en un art\u00edculo previo. <\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, a pesar de que se trata de un perfil ideal que cualquier organizaci\u00f3n desear\u00eda entre sus filas, lo cierto es que lo mejor es que los cient\u00edficos de datos unicornio se queden como figura mitol\u00f3gica de la ciencia de datos. <\/p>\n\n\n\n

Su existencia, incluso, es considerada un problema en la industria, como lo explican los especialistas Usama Fayyad, director ejecutivo del Instituto de Inteligencia Artificial Experimental de la Northeastern University, y Hamit Hamutcu, cofundador de la Initiative for Analytics and Data Science Standards (IADSS) and Analytics Center. <\/p>\n\n\n\n

En su art\u00edculo From Unicorn Data Scientist to Key Roles in Data Science: Standardizing Roles <\/em><\/a>explican que la falta de una clasificaci\u00f3n acordada de roles de trabajo relacionados con la ciencia de datos genera gran confusi\u00f3n y cuatro grandes problemas en la b\u00fasqueda de talento: <\/p>\n\n\n\n

  1. Dificultad para reclutar candidatos adecuados <\/li>
  2. Decepci\u00f3n ante una expectativa exagerada del cient\u00edfico de datos <\/li>
  3. La b\u00fasqueda de unicornios  <\/li>
  4. La falta de estructura en torno a la evaluaci\u00f3n de desempe\u00f1o. <\/li><\/ol>\n\n\n\n

    \u00bfQu\u00e9 es un cient\u00edfico de datos unicornio? <\/h2>\n\n\n\n

    Un cient\u00edfico de datos unicornio es \u201cuna raza rara, criaturas casi m\u00edticas que son expertas en m\u00faltiples especialidades, desde matem\u00e1ticas hasta inform\u00e1tica e inteligencia artificial\u201d. As\u00ed lo definen los investigadores Hossein Hassani y Emmanuel Sirmal Silva. <\/p>\n\n\n\n

    Recientemente, el t\u00e9rmino \u201cunicornio\u201d se ha hecho popular, en espec\u00edfico en el mundo corporativo, no para referirse al animal mitol\u00f3gico, sino a lo \u00fanico o poco usual que puede ser algo. Las startups, por ejemplo, que alcanzan un valor superior a los $1,000 millones de d\u00f3lares son empresas unicornio \u2014aunque estas ya no son tan raras\u2014. <\/p>\n\n\n\n

    Incluso, su uso se entiende mejor si se toma como referencia la frase en ingl\u00e9s \u201cchasing the unicorn<\/em>\u201d (persiguiendo al unicornio) que hace referencia a luchar por lo imposible, perseguir algo que es irreal, que no puede ser.  <\/p>\n\n\n\n

    De vuelta a la ciencia de datos, la palabra \u201cunicornio\u201d \u2014podemos decir\u2014 ha tenido una evoluci\u00f3n. Primero, cualquier cient\u00edfico de datos \u2014quiz\u00e1s m\u00e1s desde octubre de 2012, cuando Thomas H. Davenport y DJ Patil lo calificaron como el trabajo m\u00e1s sexy del siglo XXI en Harvard Business Review<\/a>\u2014 era calificado de esa forma por lo dif\u00edcil que era encontrar uno. <\/p>\n\n\n\n

    Ahora, conforme los roles enfocados al an\u00e1lisis de datos se han incrementado, se usa m\u00e1s como aquella especie que \u201cpueden hacer de todo\u201d. Son expertos en muchas distintas disciplinas tradicionales, como matem\u00e1ticas, estad\u00edsticas, ciencias computacionales, inteligencia artificial, entre otras. El sue\u00f1o de cualquier organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

    Un sue\u00f1o que no se hace realidad <\/h2>\n\n\n\n

    Como ya mencionamos, este sue\u00f1o de cualquier organizaci\u00f3n de encontrar un cient\u00edfico de datos unicornio que resuelva todo puede convertirse en un problema sin soluci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

    Fayyad y Hamutcu advierten que \u201csiendo realistas, un conjunto tan amplio de habilidades solo puede adquirirse a un nivel gen\u00e9rico o esperarse de una sola persona en organizaciones peque\u00f1as\u201d. <\/p>\n\n\n\n

    A una conclusi\u00f3n similar llegaron los investigadores de la University of South Australia, Sasa Baskarada y Andy Konorois, quienes aseguraron que \u201cno es realista esperar que una persona tenga el mismo nivel de experiencia en una serie de disciplinas distintas como lo pueden hacer expertos m\u00e1s especializados\u201d. <\/p>\n\n\n\n

    De hecho, en su investigaci\u00f3n Unicorn data scientist: the rarest of breeds<\/em><\/a>, con datos cualitativos de entrevistas a directores o gerentes de nueve instituciones p\u00fablicas australianas de nivel estatal y federal con una relativa madurez en las funciones de ciencia de datos, afirman que no encontraron evidencia de que existan. <\/p>\n\n\n\n

    Pero la necesidad de cient\u00edficos de datos unicornio, m\u00e1s all\u00e1 de generar una idea ut\u00f3pica, ha evidenciado la necesidad de romper con la generalidad del t\u00e9rmino, definir roles m\u00e1s espec\u00edficos y distinguir las habilidades necesarias para cada uno de ellos. <\/p>\n\n\n\n

    Nuevos roles <\/h2>\n\n\n\n

    Una d\u00e9cada despu\u00e9s de su primer art\u00edculo sobre el trabajo m\u00e1s sexy del siglo, Davenport y Patil, retomaron el tema en un segundo art\u00edculo<\/a> en el que se\u00f1alan que muchas condiciones son similares (demanda y dolores de cabeza). <\/p>\n\n\n\n

    Sin embargo, detallan que el rol de ciencia de datos ahora tambi\u00e9n se complementa con una variedad de otros trabajos. \u201cLa suposici\u00f3n en 2012 era que los cient\u00edficos de datos pod\u00edan realizar todas las tareas requeridas en una aplicaci\u00f3n de ciencia de datos, desde conceptualizar el caso de uso hasta interactuar con las partes interesadas de negocios y tecnolog\u00eda, desarrollar el algoritmo e implementarlo en producci\u00f3n\u201d. <\/p>\n\n\n\n

    Ahora, a\u00f1aden, ha habido una proliferaci\u00f3n de puestos relacionados para esas tareas como los ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico, de datos, el especialista en inteligencia artificial, los traductores de an\u00e1lisis e inteligencia artificial y los gerentes de productos orientados a datos. <\/p>\n\n\n\n

    De acuerdo con el reporte <\/a>Empleos en aumento 2021<\/em><\/a> de LinkedIn<\/a>, en Estados Unidos y M\u00e9xico algunas de estas nuevas posiciones fueron m\u00e1s populares que los cient\u00edficos de datos. <\/p>\n\n\n\n

    Del cient\u00edfico de datos unicornio al equipo multidisciplinario <\/h2>\n\n\n\n

    Para Fayyad y Hamutcu el deseado cient\u00edfico de datos unicornio tiene que dar paso a por lo menos tres familias de roles clave, que tienen y tendr\u00e1n muchas variaciones, con habilidades complementarias: analista de datos, cient\u00edfico de datos e ingeniero de datos.  <\/p>\n\n\n\n

    \u201cEsta categorizaci\u00f3n ancla ayuda a resolver varios problemas, incluidos el reclutamiento, la formaci\u00f3n, la capacitaci\u00f3n, la gesti\u00f3n y la retenci\u00f3n de equipos de ciencia de datos efectivos\u201d, apuntan. <\/p>\n\n\n\n

    Los entrevistados por Baskarada y Konorois coincidieron que cambiaron su b\u00fasqueda de cient\u00edfico de datos unicornio por la construcci\u00f3n de equipos multidisciplinarios efectivos. Los especialistas plantearon seis roles clave para un equipo de ciencia de datos eficaz: experto de negocio, ingeniero de datos, estad\u00edstico, inform\u00e1tico, comunicador y l\u00edder del equipo. <\/p>\n\n\n\n

    Davenport y Patil afirman: \u201cLos muchos ejecutivos que reconocen que la ciencia de datos es importante para sus negocios ahora necesitan crear y supervisar diversos equipos de ciencia de datos en lugar de buscar unicornios\u201d. <\/p>\n\n\n\n

    \u00bfTu organizaci\u00f3n sigue en la b\u00fasqueda de un cient\u00edfico de datos unicornio o ya dise\u00f1a un equipo multidisciplinario? En nuestra empresa BDS<\/a> ayudamos a nuestros clientes en su transformaci\u00f3n hacia una organizaci\u00f3n impulsada por datos. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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